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★ 邦納電子（蘇州）有限公司 王小飛

提前通知設備管理人員即將發生故障的機器，讓現場技術人員保持在線工作，而遠程管理人員則可以實時了解現場狀況并提供解決方案；智能廠房的每個車間都連接到了云端，管理人員可以實時獲取原材料消耗進度或裝配線生產狀態……這些都是未來工廠如何運作的細節。毫無疑問，物聯網已經并將繼續成為工業4.0背后的最大推動力。

IIoT的固有優勢，包括智能監控、預測性維護、資產優化以及最重要的智能決策，使其正迅速成為一種不可替代的技術。由于機器學習、大數據、傳感器數據、端對端（M2M）通信和自動化等不同技術的融合，IIoT不再是“下一個大事件”。我們已經進入了IIoT時代。

電機振動溫度監控助力預測性維護

邦納的電機振動溫度監控屬于工業物聯網中的預測性運維分支，從一個很小但應用很廣的方向出發，屬于經濟通用型預測性維護解決方案。邦納這套解決方案根據實際使用中電機的振動和溫度數據，評估進行維護的時間，防止意外的設備故障。邦納給客戶打造的電機點檢及維護工單管理系統利用工業物聯網技術，實現對電機、軸承、減速箱等設備的在線點檢，管理人員客戶隨時查看過程及結果，并提供維護工單管理功能，設備維修過程及記錄均實現數字化。特有的振動傳感器及無線跳頻擴頻技術保障了數據的實時性、準確性和穩定性。

圖1 電機振動溫度監控解決方案

隨著預測性維護的普及，最近兩年，越來越多的最終用戶提出電機振動溫度監控的需求，越來越多的廠家、集成商也提出各自的電機預測性維護解決方案。但很多客戶對于電機預測性運維解決方案的實施及效果都有一定的顧慮，而邦納的電機振動溫度運維系統完全可以消除用戶對各種風險的顧慮。

如預測性維護中采集哪些數據，如何安裝傳感器，如何選擇采集頻率和周期等，都需要建立在掌握機理模型和行業Know-how的基礎之上。邦納的振動溫度傳感器，機理模型基于國際監測評估標準ISO 10816，輸出振動的均方根速度值（RMS）。用戶可以基于均方根速度值的電機健康狀態分析，不需要技術專家，也不需要對機理模型進行研究。

圖2 國際振動監測評估標準ISO 10816

工業數據的歸屬權和使用權問題一直都是敏感話題。從類別上來看，工業數據大致可以分為兩種，一種是設備數據，一種是工況數據。工況數據涉及企業內部經營信息，最終用戶并不希望進行數據分享。電機的振動和溫度數據屬于第一種設備數據，原則上屬于不敏感數據。當然，邦納也充分尊重用戶的意愿，根據用戶對數據的要求，可以提供本地化和基于云平臺的兩種解決方案。

圖3 邦納振動監控數據本地和云平臺展示

IIoT生態系統實現流程改進

邦納的Snap Signal系列產品可幫助用戶構建一直想要的IIoT生態系統，實現流程改進，促進狀態監控，并為用戶的智能工廠提供更好的整體可視性。Banner通過一系列提供簡單即插即用協議轉換的線間轉換器來實現。這種無縫轉換可以解鎖數據并橋接不同的傳感器、設備和網絡。Snap Signal的S15和R45轉換器代表了在簡單性方面的突破，實現了以前不共享相同協議的設備之間的通信。解鎖流程之間的通信并擴展設備的舊設備或新設備的功能使利用機器級數據變得簡單且經濟高效。

圖4 邦納Snap signal整體解決方案

Snap Signal通過構建一個覆蓋架構，從現有設備中解鎖有價值的信息。信號從現有的傳感器和其他設備中捕獲。如果需要更多的信息，還可以添加新的傳感器。使用邦納的轉換器產品，信號被收集到一個公共網絡。最后，這些信息被分發到上位系統并被使用。

某工廠的一條生產線產量經常比其他線路低。生產經理想要確定造成灌裝效率低的環節，并量化這些環節給生產線造成的損失。解決這個問題將決定如何增加其他產線的產量。問題中的灌裝機比較舊，沒有辦法監控產量。

圖5 “Uber”模式灌注機可視化解決方案

Snap Signal產品利用了已經安裝的現有傳統傳感器，提供了對流程狀態和錯誤條件的有價值的數據收集。產品經理能夠監控機器的性能，并通過發送給Banner Cloud Data Services（CDS）的傳感器數據幫助優化產能。在Banner CDS中，管理人員能夠查看每分鐘的部件數量，可視化超時趨勢，并使用性能指標來識別系統瓶頸，做出人員調度決策，并確定哪些線路升級提供了最佳的投入產出比（ROI）。

需要強調的是，此方案并沒有干擾用戶現有的流程。邦納采用了類似“Uber”的模式，無需調整和更改控制柜或PLC，通過一個快速即插即用的解決方案，把傳感器和塔燈信號接入云端，來獲取已經存在的信息。

物聯網可以通過多種方式促進各行業加速增長、轉變發展方式并打造新的競爭力。借助IIoT，制造商可以持續提升從運營、服務到工程和產品供應的整個價值鏈的效率。邦納未來持續加大在智能監控和快速打造物聯網方面產品和解決方案的投入，助力中國各行業客戶用戶搭上物聯網快車，打造面向未來的智能工廠。

摘自《自動化博覽》2022年6月刊